共有前の短い停止で誤情報を減らす提案 ^{CEFR B1}

研究チームは、ソーシャルメディアで誤情報が速く広がる問題に取り組みました。彼らは共有前に短い一時停止を導入し、人々が投稿を反省する時間を持つことが重要だと考えました。研究は学術誌npj Complexityに掲載されています。

チームはコンピュータモデルを構築し、XやBluesky、Mastodonのようなプラットフォームで情報がどう広がるかを模擬しました。モデルの結果では、小さなデジタルの摩擦で共有回数は減りますが、摩擦だけでは投稿の質が必ず改善するわけではないと示されました。

そこで研究者は学習要素を加え、ポップアップで短いクイズを表示して利用者に誤情報やプラットフォームの規則について問いかける方法を試しました。モデルでは、摩擦と学習を組み合わせると共有される投稿の平均的な質が向上する効果が見られました。

次の段階は、現実のプラットフォームで同じ結果が出るかを確かめることです。研究者たちは技術企業に協力を求め、協力が得られない場合は模擬プラットフォームで実験を続ける予定です。